python-如何过滤特定列在熊猫中创建的交叉表

我使用以下命令在熊猫中创建了交叉表：

grouped_missing_analysis = pd.crosstab(clean_sessions.action_type, clean_sessions.action, margins=True).unstack()    
print(grouped_missing_analysis[:20])

导致显示：

action  action_type     
10      Missing                0
        Unknown                0
        booking_request        0
        booking_response       0
        click                  0
        data                   0
        message_post        3215
        modify                 0
        partner_callback       0
        submit                 0
        view                   0
        All                 3215
11      Missing                0
        Unknown                0
        booking_request        0
        booking_response       0
        click                  0
        data                   0
        message_post         716
        modify                 0
dtype: int64

我只想显示为“未知”,“缺少”或“其他”的action_type,并忽略每个动作的其他action_type.我觉得答案与之有关：

.where(clean_sessions.action_type.isin(('Missing', 'Unknown')), 'Other')

从上一个片段中可以找到,但无法正常工作.也许pivot_table会更容易一些,但是本练习仅对我了解如何在python中使用不同功能进行数据分析.

clean_sessions的原始数据如下所示：

   user_id          action action_type            action_detail  \
0  d1mm9tcy42          lookup     Missing                  Missing   
1  d1mm9tcy42  search_results       click      view_search_results   
2  d1mm9tcy42          lookup     Missing                  Missing   
3  d1mm9tcy42  search_results       click      view_search_results   
4  d1mm9tcy42          lookup     Missing                  Missing   
5  d1mm9tcy42  search_results       click      view_search_results   
6  d1mm9tcy42          lookup     Missing                  Missing   
7  d1mm9tcy42     personalize        data  wishlist_content_update   
8  d1mm9tcy42           index        view      view_search_results   
9  d1mm9tcy42          lookup     Missing                  Missing   

       device_type secs_elapsed  
0  Windows Desktop          319  
1  Windows Desktop        67753  
2  Windows Desktop          301  
3  Windows Desktop        22141  
4  Windows Desktop          435  
5  Windows Desktop         7703  
6  Windows Desktop          115  
7  Windows Desktop          831  
8  Windows Desktop        20842  
9  Windows Desktop          683 

解决方法:

这些是您的索引,而不是列,您需要传递标签以选择感兴趣的行.

您可以在第一级传递slice(None),然后在第二级传递列表：

In [102]:
grouped_missing_analysis.loc[slice(None), ['Missing', 'Unknown', 'Other']]

Out[102]:
action          action_type
index           Missing        0
lookup          Missing        5
personalize     Missing        0
search_results  Missing        0
All             Missing        5
dtype: int64

docs提供了有关这种索引样式的更多详细信息

标签：crosstab,pandas,python,group-by
来源： https://codeday.me/bug/20191027/1943724.html